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Token认证 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。
系统default队列不支持创建跨源连接。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。
SQL作业拦截规则 创建SQL拦截规则 批量获取SQL拦截规则 更新SQL拦截规则 删除SQL拦截规则 获取SQL拦截规则 批量获取系统预置SQL拦截规则 获取单个系统预置SQL拦截规则
dli_management_agency 系统默认委托 DLI系统委托，用于将操作权限委托给DLI服务，让DLI服务以您的身份使用其他云服务，代替您进行一些资源运维工作。该委托包含跨源操作、消息通知、用户授权操作所需的权限。
Hudi是一种数据湖的存储格式，在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎，提供IUD接口，在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 表1 支持类别 类别 详情 支持Flink表类型 源表、结果表。
进入Spark作业编辑页面，页面会提示系统将创建DLI临时数据桶。该桶用于存储使用DLI服务产生的临时数据，例如：作业日志、作业结果等。如果不创建该桶，将无法查看作业日志。可以通过配置生命周期规则实现定时删除OBS桶中的对象或者定时转换对象的存储类别。桶名称为系统默认。
问题根因 DLI分区内表在导入数据时，如果文件数据没有包含分区字段，则系统会默认指定分区值“__HIVE_DEFAULT_PARTITION__”，当前Spark判断分区为空时，则会直接返回null，不返回具体的数据。
前提条件 配置前，请先购买OBS桶或并行文件系统。
表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。
系统角色 无 表2列出了DLI SQL常用操作与系统权限的授权关系，您可以参照该表选择合适的系统策略。 更多SQL语法赋权请参考《数据湖探索SQL语法参考》> 《数据控制》>《权限列表》章节。
Spark作业管理页面显示所有的Spark作业，作业数量较多时，系统分页显示，您可以查看任何状态下的作业。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 作业ID 所提交Spark作业的ID，由系统默认生成。 名称 所提交Spark作业的名称。 队列 所提交Spark作业所在的队列。
Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。
Upsert Kafka源表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。
登录MRS集群的Manager，下载用户凭据“系统设置 > 用户管理”，单击用户名后的“更多 > 下载认证凭据”，并上传到OBS中。
创建Hive Catalog 简介 Catalog提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。 数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的，例如临时表、或者通过TableEnvironment注册的UDF。
Hudi是一种数据湖的存储格式，在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎，提供IUD接口，在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 表1 支持类别 类别 详情 支持Flink表类型 源表、结果表。
登录MRS集群的Manager，下载用户凭据“系统设置 > 用户管理”，单击用户名后的“更多 > 下载认证凭据”，并上传到OBS中。
开启多版本功能后，在进行删除或修改表数据时（insert overwrite或者truncate操作），系统会自动备份历史数据并保留一定时间，后续您可以对保留周期内的数据进行快速恢复，避免因误操作丢失数据。其他多版本SQL语法请参考多版本备份恢复数据（废弃，不推荐使用）。
流生态作业开发指引 流生态系统基于Flink和Spark双引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口，并且在此基础上做了特性增强和性能提升，为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。
Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。
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